package com.burges.net.ml.dataPreHandle

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.ml.common.LabeledVector
import org.apache.flink.ml.preprocessing.StandardScaler

/**
  * 创建人    BurgessLee 
  * 创建时间   2020/2/27 
  * 描述     数据标准化处理代码示例
  */
object StandardScalerDemo {

	def main(args: Array[String]): Unit = {
		val environment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
		//获取训练数据集
		val dataset: DataSet[LabeledVector] = environment.fromElements(LabeledVector(1.2, Vector()))
		//创建标准化函数，并设定参数
		val standardScaler = StandardScaler()
				.setMean(5.0)
				.setStd(2.0)
		//从训练数据集中学习平均值和标准偏差值
		standardScaler.fit(dataset)
		//对给定的数据集进行缩放，使其平均值mean=10.0，标准偏差std=2.0
		val result: DataSet[Any] = standardScaler.transform(dataset)
	}

}
